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涉及多态不确定性问题的降阶技术的挑战。 （英语） Zbl 07777958号

GAMM-Mitt公司。 42，第2号，文章ID e201900011，24 p.（2019）.
摘要：具有不确定性的机械系统建模非常具有挑战性，需要对大量数据进行仔细分析。概率建模和非概率建模都需要非常大的样本集合或为问题引入额外的维度，因此，也会导致巨大的计算成本增长。无论是使用蒙特卡罗采样还是Smolyak的稀疏网格，理论上都可以克服维数灾难，系统评估都必须至少进行数百次。这只有通过使用降阶建模和代理建模才可能实现。此外，还需要特殊的近似技术来分析输入数据并生成系统不确定性的参数模型。在本文中，我们描述了不确定数据近似、降阶和代理建模的主要挑战，特别是针对涉及多态不确定性的问题。因此，给出了一些示例来说明这些挑战和解决方法。
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MSC公司：

62Kxx美元 统计实验设计
62至XX 统计
62Jxx型 线性推断、回归

关键词：

不确定数据的近似;模型降阶;敏感性分析;代理建模;不确定性量化
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\textit{D.Pivovarov}等人，GAMM-Mitt。42，第2号，文章ID e201900011，24 p.（2019；Zbl 07777958）
全文： 内政部

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